重庆地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性初探毕业论文.docVIP

重庆地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性初探 摘 要：地表起伏度，即地表起伏的程度和变化频率。它对区域生产、生活、基础设施建设等社会经济发展的各方面带来重大影响。重庆市作为我国西部惟一的直辖市，地形支离破碎，地表起伏程度较大。由于自然地理环境、交通区位条件以及原有发展基础的差异等因素的作用，重庆市域内部存在着巨大差异，区域经济发展不平衡构成了基本市情。通过对重庆地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性初步探究发现，社会经济发展指标与地表起伏度各指标因子之间存在一定的相关性，并且随着社会经济的不断发展，这种相关性呈现得越来越密切、越来越明显。这不仅可以从宏观上了解重庆市地表起伏状况，还能为相关政府部分的财政预算安排和转移支付提供某些参考。 关键词：地表起伏度；县域经济发展；相关性Abstract: the surface fluctuation degree refers to the surface fluctuation degree and the change frequency in one area. It can have significant impact on regional productivity , life, infrastructure construction and other social economic development. Chongqing City is the only municipality directly under the central government in western part of China. Being reduced to fragments of terrain, the surface fluctuation degree here is rather high. The natural geographical environment, traffic conditions and the original basis for the development of the enormous differences within Chongqing City area result in the unbalanced regional economic development. Through the research on the correlation betwween the relief degree of land surface and the development of District economy, it is discovered that there is a certain correlation between social economic development indicators and the the surface fluctuation degree. Furthermore, with social and economic development, this correlation will be enhanced and obvious.These findings can not only help to understand the surface fluctuation condition in Chongqing City, from the macro aspects, but also provide some reference for the government to make the budget and transfer payment. key words: the surface fluctuation degree; the development of county economy; Relevance.1 引言 具有“山城”之称的重庆市地处中国第二阶梯的前缘，区域地跨大巴山断褶带、川东褶皱带和川鄂湘隆起褶皱带三大构造单元，地形支离破碎，地表起伏程度较大。这种崎岖破碎的地表起伏状况极大的增加了重庆境内的生产、生活、基础设施建设和行政办公成本，降低了生产和基础设施投入产出效应，加大了财政运行难度。主要表现在：地表起伏程度越大，在城市建设、交通水利等基础建设时桥隧比、土石方开挖、地基平整的工程量越大，学校、医院等社会发展的基础设施建设的成本也越高；地表起伏程度越大，出现滑坡、崩塌、泥石流等山地环境灾害、工程地质灾害的频度和强度加大，增加了区域开发成本；地表起伏程度越大，起伏频率加大，对农业生产条件和农业生态环境也有较大影响，水土流失、生态破坏加剧。重庆市直辖和西部大开发政策的实施，人类工程活动不断增强，特别是随着三峡工程的实施，三峡库区水位因季节性涨落使水陆衔接地带的土地被周期性淹没和出陆而形成干湿交替地带（即消落带），加上库区本身特殊的地质地貌条件，同时库区移民城镇迁建和库区居民对三峡库区消落带的不合理开发利用等。这些均会导致地表起伏程度发生较大变化，加剧了重庆各县（区）域的自然灾害发生。以上这些不仅威胁到群众的生命财产安全，而且影响到三峡库区生态安全，甚至影响三峡工程的正常运行，进而影响社会经济的可持续发展。因此，本文选取地表起伏程度较大的重庆市为研究对象，并且将地表起伏程度与区域经济发展相结合，研究重庆地表起伏程度与县（区）域经济发展的相关性。这不仅可以从宏观上了解重庆市地表起伏状况，还对于区域经济发展规划具有一定指导作用，对促进县（区）域经济发展具有重要的现实意义。2 重庆地表起伏度研究概况 从广义范围上来讲,地表起伏度是指地球表面由于受到地壳运动及各种外营力作用的影响，形成极为复杂的地表起伏形态，是一个综合地形因子，包括坡度、地表凹凸频率、相对海拔高差、地表粗糙度和沟壑密度等地貌因子。目前关于地表起伏度这一综合指标在广义范围上研究甚少，苏维词等从广义范围上提出地表起伏度的概念，并且将地表起伏度与区域发展成本结合起来研究地表起伏度高低对区域发展成本的影响。 国外自1899年，戴维斯创立地貌侵蚀循环理论学说以来，研究者开始研究坡度对土壤侵蚀的影响。早期研究主要是定性分析坡度影响土壤侵蚀的机理和侵蚀规律。后来逐渐集中于坡度与土壤侵蚀的定性、定量关系，如1936年，F.G.Renner（美国农业部技术报告528号）基于依达荷叶Boloe河流域的研究，得出坡面侵蚀先随坡度增大而增强，后随坡度增大而减小。20世纪40年代，N.W.哈德逊将坡度与土壤侵蚀量之间的关系进行量化，认为ESa（式中：E为土壤侵蚀量，S为坡度，a为指数），其中a等于1.5。Zingg基于模拟降雨资料分析土壤侵蚀与坡度的关系，认为a约为1.49。其它学者研究土壤侵蚀与坡度的具体数值关系也不甚相同，主要是由于a取值的差异性受到研究环境不同，从而导致基础数据的差异性。 国内学者对坡度研究主要是从20世纪50年代开始，研究范围也是将坡度用于土壤侵蚀和地貌类型划分。黄秉维（1953）定性研究陕甘黄土区域土壤侵蚀的因素和方式。罗来兴（1956）将坡度作为划分晋西、陕北、陇东黄土区域沟间地与沟谷地貌的地貌类型。20世纪90年代前后，开始定量研究坡度与土壤侵蚀量之间的定量关系。 综上所述知，在广义范围上研究地表起伏度这一综合指标的研究较少，主要集中于地表起伏度的狭义范围下或者单一以及多个地形因子。因此，本文首先基于重庆市DEM数据，通过提取地表起伏度各指标因子构建其指标体系。然后基于重庆市区域经济数据，研究其空间分布规律。同时按照县域尺度，将重庆市地表起伏度与其区域经济数据进行空间耦合，分析其关联程度。这将为重庆县（区）域经济发展提供有效的指导作用，同时也为重庆市各区县区域经济发展规划、资源开发规划等提供有力的依据。2.1 基于县域尺度，构建重庆市地表起伏度指标体系通过数据收集并结合运用ArcGIS提取各区县地表起伏度指标，然后通过熵权法确定地表起伏度各指标因子的权重并且构建地表起伏指标体系，分析得出重庆市各区域地表起伏指数如下表格：表2.1.1 地表起伏度各指标区域名称地表起伏度各指标因子区（县）相对海拔高差地表粗糙度沟壑密度山谷密度山 山峰密度山谷密度坡度6面积比万州区4411.07860.93061.52100.93490.8722丰都县4581.07580.96091.48150.86220.8677九龙坡区1581.02100.98581.81010.63420.3996云阳县5491.10530.87551.15790.74600.9355北碚区3081.04510.95821.99880.01350.6887南岸区2131.03030.92651.87250.63450.9090南川区4611.08790.93061.96731.27800.8276合川区1691.02440.94932.55450.92650.4570垫江县1791.02291.01072.93621.49910.3833城口县8771.22160.89271.06310.76080.9823大渡口区1621.02580.81292.66961.55560.5208大足区1331.02070.97312.87210.92240.3465奉节县6211.12500.91961.54261.01990.9474巫山县7451.15290.92201.25170.81200.9495巫溪县8721.21650.94221.46500.02820.9561巴南区2931.04630.94642.30931.21760.7213开县5691.11410.90731.41350.96660.8852彭水县5571.10600.94621.69891.22670.9236忠县3021.05220.93362.16511.20060.7414梁平县2691.04400.92922.20311.04270.1359武隆县6291.11481.00311.22400.83880.9337永川区1821.02100.78842.46951.14980.3370江北区1831.03120.95292.82721.75880.5914江津区2971.05541.03202.21041.23360.6208沙坪坝区3611.02490.96022.12140.60940.4140渝北区2581.03820.93024.89682.73300.6694涪陵区3521.05360.27891.98381.11820.7423渝中区1441.02460.93730.83680.13950.4718潼南县1031.01801.00363.58841.11790.3438璧山县1971.02460.88852.62610.94380.3979石柱县4821.10510.97651.66691.21760.9070秀山县3971.09030.88332.09701.35180.8364綦江区4391.07770.93981.61770.97960.8653荣昌县821.01010.95442.87481.17940.1643酉阳县4741.10470.97892.36671.62660.9081铜梁县1181.02240.99053.88480.05570.3682长寿区2191.02710.91652.26480.99620.4885黔江区5101.11430.92922.02761.39630.90962.2 各县（区）域在同一阶段和不同阶段的经济社会发展水平 通过查阅相关资料并结合重庆年鉴、重庆统计年鉴的数据，分析得出重庆市各区（县）分别在1997年和2011年的主要社会经济发展指标归纳为如下表格：表2.2.1 1997年重庆市各区（县）主要社会经济指标区域名称社会经济发展指标区（县）年末总人口数社会消费品零售额（万元）人均GDP（元）农林牧渔业总产值（万元）职工年均工资（元）农民人均纯收入（元）万州区丰都县75.87243722777177343861450九龙坡区68.8314600103043368166162403云阳县123.58192015738546641271445北碚区62.711106981233549652842060南岸区44.117614596231492555832418南川市63.58286045077284448681903合川市150.2174194465611925842392194垫江县86.96117119417049245441519城口县21.31406017531986137421032大渡口区20.511337016458818469102573大足县91.37639337417601341772195奉节县98.75312323117617938961331巫山县58.24175718504546444801209巫溪县50.12133713233810035131124巴南区86.093898448910977149212161开县145.9133989244912521639111481彭水县60.13751618315804844811169忠县97.86019321687688039161398梁平县86.96485222227271540331722武隆县39.44933425994252942361482永川市102.515935538029155949132176江北区44.7260167106011045560912300江津市144.6180366551316075747852117沙坪坝区64.3203534103132643958512238渝北区78.68424740796654254172094潼南县89.66737125747839143701707璧山县59.56310038704720148412189石柱县49.94150123515619545001166秀山县56.84383120595802638331094綦江县93.912164841209088553942095荣昌县79.69105435575921150292179酉阳县70.24150914965691737811099铜梁县80.98275737117467844591908长寿县87.812107746917626668902077黔江县47.66185529065158351321382表2.2.2 2011年重庆市各区（县）主要社会经济指标区域名称社会经济发展指标区（县）年末总人口数社会消费品零售额（万元） 人均GDP（元）农林牧渔业总产值（万元）职工年均工资(元)农民人均纯收入(元)万州区169.7042366939715265572111322287丰都县78.6711633115484137357116272193九龙坡区76.159209096275792963155803760云阳县128.7515838311983199404105941974北碚区65.052668124324488687151483280南岸区52.685955215604247425165143965南川市64.3015147531496183651103552717合川市149.9434670523517320595112903150垫江县90.1115822420986174714125562614城口县23.07259181939237286112001831大渡口区21.30934044859022741195133812大足县92.4817395132235184085119733118奉节县100,2011377915536182901110191886巫山县59.45720571287798507109161834巫溪县51.9551559114848445498901703巴南区85.7526106242635283318128383124开县152.9524808117214283255109062186彭水县62.1011331414091140800119671962忠县96.2514055818254228772116952282梁平县88.3114149319171177368120262521武隆县39.84848722475610267895852203永川市107.2037919036750266649130133234江北区48.875307386820623896173883748江津市145.4837015830926427538126023234沙坪坝区72.677476985483373378179813814渝北区84.7829800656216168345163573168涪陵区111.5734990751838222896129322529渝中区59.92142739010484419263潼南县90.4015483622912208779122402805璧山县61.1718494435254118165133393285石柱县51.458942719396111789110241882秀山县61.199843218715112499114571837綦江县94.6621098024796237367119233031荣昌县81.3616567631253200990108923048酉阳县74.996989713354139336109121745铜梁县80.4019145032576209611103563271长寿区87.4920493940916209737142893034黔江区50.24129076289901129811542019682.3 重庆县(区)域经济社会发展与地表起伏幅度相关性分析 为了说明重庆市各区县地表起伏度与县（区）域经济发展的相关性，应用Excel2013版软件对重庆市地表起伏度与各县（区）域经济发展数据进行处理和回归分析，其中横坐标（X）为研究区的区（县）的地表起伏度各指标因子，y为其区（县）的社会经济发展指标，本文主要以社会经济发展指标中的农民人均纯收入和人均GDP为例，得到相关散点图如下：图2.3.1 1997年农民人均纯收入与相对海拔高度差的相关性图2.3.2 2011年农民人均纯收入与相对海拔高度差的相关性图2.3.3 1997年农民人均纯收入与地表粗糙度的相关性图2.3.4 2011年农民人均纯收入与地表粗糙度的相关性图2.3.5 1997年农民人均纯收入与沟壑密度的相关性图2.3.6 2011年农民人均纯收入与沟壑密度的相关性图2.3.7 1997年农民人均纯收入与山峰密度的相关性图2.3.8 2011年农民人均纯收入与山峰密度的相关性图2.3.9 1997年农民人均纯收入与山谷密度的相关性图2.3.10 2011年农民人均纯收入与山谷密度的相关性图2.3.11 1997年农民人均纯收入与坡度6面积比的相关性图2.3.12 2011年农民人均纯收入与坡度6面积比的相关性图2.3.13 1997年人均GDP与相对海拔高度差的相关性图2.3.14 2011年人均GDP与相对海拔高度差的相关性图2.3.15 1997年人均GDP与地表粗糙度的相关性图2.3.16 2011年人均GDP与地表粗糙度的相关性图2.3.17 1997年人均GDP与沟壑密度的相关性图2.3.18 2011年人均GDP与沟壑密度的相关性图2.3.19 1997年人均GDP与山峰密度的相关性图2.3.20 2011年人均GDP与山峰密度的相关性图2.3.21 1997年人均GDP与山谷密度的相关性图2.3.22 2011年人均GDP与山谷密度的相关性图2.3.23 1997年人均GDP与坡度6面积比的相关性图2.3.24 2011年人均GDP与坡度6面积比的相关性 根据以上作出的线性回归图像可知，农民人均纯收入与地表起伏度指标因子中的相对海拔高度差、地表粗糙度和坡度6面积比之间存在着较好的反相关关系。1997年农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗糙度、坡度6面积比之间存在的线性回归方程及相关系数分别为：y=-1.6330x+2372.4，R=0.7562；y=-6711.3x+8948.9，R=0.7838；y=-1099.0x+2506.6，R=0.6151。而1997年农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗糙度、坡度6面积比之间的线性回归方程及相关系数分别为：y=-2.5163x+3642.7，R=0.7656；y=-10326x+17360，R=0.7923；y=-1667.8x+3832.4，R=0.6134。由线性回归方程得知，2011年的农民人均纯收入与相对海拔高度差之间的线性回归方程y=-2.5163x+3642.7和农民人均纯收入与地表粗糙度之间的线性回归方程y=-10326x+17360系数均大于1997年相对应的线性回归方程的系数。这说明，随着社会经济的不断发展，农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗糙度之间存在的相关性越来越密切、越来越明显。根据农民人均纯收入与相对海拔高度差、地表粗糙度、坡度6面积比等地表起伏度指标因子之间的相关性线性回归方程的系数大小知道，不管是1997年还是2011年均有：R(地表粗糙度)R(相对海拔高度差)R(坡度6面积比)。这说明对农民人均纯收入最能造成影响的为地表粗糙度。由前面1997年的回归方程y=-6711.3x+8948.9和2011年的线性回归方程y=-10326x+17360知，农民人均纯收入与地表粗糙度之间存在着较好的反相关关系，可进而说明，地表粗糙度越大，农民的人均纯收入就越偏低。反之，地表粗糙度越小，农民的人均纯收入就越偏高。根据1997年和2011年人均GDP与地表起伏度各指标因子之间相对应的线性回归方程及相关系数大小可得知，人均GDP与相对海拔高度差、地表粗糙度之间也存在着一定的反相关关系，这种相关性2011年较1997年也变得更密切、更明显。同样，地表粗糙度对人均GDP的相关性密切度大于相对海拔高度差对人均GDP的相关性密切度，即R(地表粗糙度)R(相对海拔高度差)。但不管是1997年还是到了2011年，这种相关性都较农民人均纯收入要小得多。这也能在某种程度上说明，地表起伏度指标因子对县(区)域的社会经济发展的指标中特别是农民的人均纯收入影响很大，其影响甚至要远大于其他社会经济发展指标如人均GDP、社会消费品零售额、农林牧渔业总产值、职工年均工资等社会经济发展指标。 通过相类似的研究分析方法，进一步探究其它社会经济发展指标与地表起伏度其它各指标因子之间的相关性。最后分析发现，社会经济发展指标与地表起伏度各指标因子之间存在着一定的相关性，并且随着社会经济的不断发展，这种相关性呈现得越来越密切、越来越明显。3 结语 重庆市将进入4.0时代：五大功能区发展战略，都市功能拓展区和城市发展新区将成为重庆市经济发展的中心，渝东北生态涵养新区和渝东南生态保护发展区将会进一步凸显国家生态功能区的地位，提高森林覆盖率，转移人口等措施来保护区域生态环境。因此可以研究在重庆市五